近日,芝加哥大学的研究者在第29届USENIX安全研讨会发布了一个新的图像混淆技术,可以对人们发布的照片进行像素级的更改(肉眼无法察觉的图像伪装),实验证明,无论如何训练人脸识别深度学习模型,Fawkes都能提供95%以上的保护成功率(人像不被正确识别)。

然后,您可以像平常一样使用这些“伪装”的照片,在社交媒体上共享它们,将其发送给朋友,进行打印或在数字设备上显示它们,就像处理其他任何照片一样。但是,不同之处在于,当有人(编者按:例如ImageNet创始人李飞飞所做的那样)尝试使用这些照片来构建面部识别模型时,“隐身”图像将交给模型一个高度失真的版本。

Fawkes的研究团队宣称,即使面对最先进的人脸识别模型,Fawkes依然能保持极高的成功率,同时对于尝试检测或破坏图像伪装的各种对策具有强大的抵抗力。

参考资料

Fawkes:保护隐私不受未授权深度学习模型侵犯

http://people.cs.uchicago.edu/~ravenben/publications/pdf/fawkes-usenix20.pdf

转载来源:安全牛